发布的 GIF 回复数据集包含 1,562,701 次 Twitter 上的真实文本 - GIF 对话。在这些对话中，使用了 115,586 个独特的 GIF。元数据，包括 OCR 提取的文本、带注释的标签和对象名称，也可用于该数据集中的一些 GIF。有关数据集的更多详细信息，请查看我们的 Github 存储库 (https://github.com/xingyaoww/gif-reply/) 和

OpenXLab150

DRealSR

图像超分辨率

现实场景退化模拟

DRealSR建立了具有不同现实世界退化过程的超分辨率 (SR) 基准，从而减轻了常规模拟图像退化的局限性。它是从五个DSLR相机在自然场景中收集的，并覆盖室内和室外场景，避免移动物体，例如广告海报，植物，办公室，建筑物。训练图像被裁剪成380 × 380、272 × 272和192 × 192补丁，产生31,970补丁。

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AI2D-RST

自然科学教育

自动图表理解

AI2D-RST 是一个包含 1000 个英语图表的多模态语料库，代表小学自然科学的主题，例如食物网、生命周期、月相和人体生理学。该语料库基于艾伦人工智能图研究所 (AI2D) 数据集，这是一组具有众包描述的图表，最初是为了支持自动图表理解和视觉问答的研究而开发的。

OpenDataLab2026-07-12 更新310

EarVN1.0

耳朵识别

生物特征认证

EarVN1.0数据集是一个大规模的耳朵图像数据集，由164人的28,412多个耳朵图像组成。图像涵盖了姿势，比例，照明，遮挡，分辨率，光线条件的大变化。

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